Veröffentlicht am: Feb 1, 2024
Die Inhaltsmoderation von Amazon Rekognition ist ein auf Machine Learning basierendes Feature, das unangemessene, unerwünschte oder anstößige Inhalte identifizieren kann. Heute hat Amazon Rekognition ein verbessertes Machine-Learning-Modell für die Inhaltsmoderation von Bildern auf den Markt gebracht. Dieses Update fügt neue Label hinzu, verbessert die Genauigkeit des Modells und führt die neue Funktion ein, die animierte und illustrierte Inhalte identifiziert.
Kunden verschiedenster Branchen wie Social Media, E-Commerce, Gaming, Medien und Werbung nutzen die Inhaltsmoderation von Amazon Rekognition, um die Reputation ihrer Marke zu schützen und sichere Nutzergemeinschaften zu fördern. Das verbesserte Modell fügt 26 neue Moderationslabel hinzu und erweitert die Taxonomie der Moderationslabel von einer zweistufigen auf eine dreistufige Labelkategorie. Diese neuen Labels und die erweiterte Taxonomie ermöglichen es Ihnen, fein abgestufte Konzepte für Inhalte, die Sie moderieren möchten, zu identifizieren. Das aktualisierte Modell führt zusätzlich eine neue Funktion ein, die zwei neue Inhaltstypen, animierte und illustrierte Inhalte identifiziert. Dadurch können Sie granulare Regeln für die Einbeziehung der betreffenden Inhaltstypen in ihren Moderationsworkflow bzw. für deren Ausschluss erstellen. Durch dieses Update können Kunden Inhalte gemäß der Inhaltsrichtlinien mit einer erhöhten Genauigkeit moderieren.
Diese Updates sind jetzt in allen AWS-Regionen verfügbar, für die Inhaltsmoderation von Amazon Rekognition unterstützt wird. Besuchen Sie zunächst Amazon Rekognition-Konsole für die Bildmoderation. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zur Amazon-Rekognition-Inhaltsmoderation.